一基于cuda的gpu条件分支分歧聚合优化策略-中国石油大学学报.pdfVIP

2014年摇 第38卷摇 摇 摇 摇 摇 摇 中国石油大学学报(自然科学版)摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 Vol.38摇 No.3 摇 第3期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 Journal of China University of Petroleum摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 Jun.2014 摇 摇 文章编号:1673鄄5005(2014)03鄄0174鄄07摇 摇 摇 doi:10.3969/ j.issn.1673鄄5005.2014.03.029 一基于 CUDA的GPU条件分支分歧聚合优化策略 刘素芹,王摇 鑫,安仲奇,杨娜利,王俊爽 (中国石油大学计算机与通信工程学院,山东青岛266580) 摘要:分析NVIDIA GPU底层处理SIMD条件分支分歧的方式及其对程序性能产生的影响。 在软件层级提出两种利 用“聚合冶思想的SIMD条件分支分歧优化策略:循环推迟和循环提前。 策略将不同SIMD道中选择相同路径的条件 分支“聚合冶到同一步循环中,减少了SIMD操作的实际次数。 使用CUDA对这两种策略进行的试验结果表明,在满 足策略使用条件的前提下能够取得预想中的加速比。 该策略实现难度较低、可操作性较强。 关键词:SIMD;条件分支分歧;聚合;循环推迟;循环提前 中图分类号:TP338摇 摇 摇 文献标志码:A GPU conditional branch divergence converging optimization strategies based on CUDA LIU Su鄄qin,WANG Xin,AN Zhong鄄qi,YANG Na鄄li,WANGJun鄄shuang (College of Computer Science and Technology in China University of Petroleum,Qingdao266580,China) Abstract:The underlying rules how the NVIDIA GPU deals single instruction multiple data (SIMD) conditional branch di鄄 vergence anditsimpactonapplicationperformancewereanalyzed. Basedonlooppostponeorloopadvance,twoSIMDcondi鄄 tional branch divergence optimization strategies were proposed,in which conditional branches that choose the same path in different SIMD lanesweremergedintooneloopstep,resultinginreducingthenumberof SIMDoperations. Theexperimental resultsof thesetwo strategiesby using CUDA show thattheapplicationachievesexpectedspeedupwhentheconditionsof ap鄄 plying these strategies are met. These strategies are less difficult to implement and have a strong operability. Key words:single instruction multiple data (SIMD);conditional branch divergence;converging;loop postpone;loop ad鄄 vance 摇 摇 近年来由GPU作为加速部件的异构计算系统 现难度较低、可操作性较强的优化方法。 [1] 和技术,如CUDA 产生并得到发展。 GPU擅长的